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申請(qǐng)人自2002年8月開始在醫(yī)學(xué)低劑量CT圖像成像、處理等方向開展學(xué)習(xí)和研究工作，從理論探索和應(yīng)用拓展兩個(gè)方面同時(shí)開展科學(xué)研究，先后提出了“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”，“基于大尺度平均的低劑量CT圖像后處理”，“基于深度學(xué)習(xí)的低劑量CT成像”等一系列創(chuàng)新算法，其中“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過專利形式轉(zhuǎn)讓到國(guó)內(nèi)龍頭大型醫(yī)療設(shè)備商上海聯(lián)影醫(yī)療設(shè)備有限公司，目前已經(jīng)在其即將推出的最新的U780 CT機(jī)上得到了應(yīng)用。

南科大醫(yī)學(xué)院教授張文勇、研究助理教授欒合密等在國(guó)際著名生物信息學(xué)與計(jì)算生物學(xué)期刊Bioinformatics上發(fā)表題為“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的論文。該研究創(chuàng)新提出了以色譜中心策略算法（CCS）提高基于質(zhì)譜的組學(xué)數(shù)據(jù)質(zhì)量，并搭建了R-Shiny的Web應(yīng)用CPVA，實(shí)現(xiàn)了組學(xué)數(shù)據(jù)在線交互式的處理。該論文提出了色譜中心策略算法（CCS），并開發(fā)了在線互動(dòng)工具來解決該領(lǐng)域普遍存在的問題。色譜中心策略是指通過對(duì)組學(xué)數(shù)據(jù)中提取的色譜峰形狀進(jìn)行數(shù)字化描述，包括對(duì)稱性（Symmetry）、鋸齒度（Jaggedness）、形態(tài)（Modality）、色譜質(zhì)量指數(shù)（MCQ）等，并以在線互動(dòng)的方式直接展示色譜峰的形態(tài)特征。

本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測(cè)方法法，首先根據(jù)根據(jù)待檢測(cè)區(qū)域的地域情況，采用多個(gè)振弦式壓力傳感器進(jìn)行測(cè)量；然后 ARM7 處理器根據(jù)系統(tǒng)任務(wù)個(gè)數(shù)建立相應(yīng)的進(jìn)程；最后在建立的任務(wù)中打開定時(shí)器，輸出一個(gè)固定在某一頻率范圍內(nèi)的脈沖，經(jīng)過驅(qū)動(dòng)激振電路，產(chǎn)生一個(gè)能對(duì)振弦式壓力傳感器內(nèi)部振弦起振的信號(hào)，同時(shí)使用 ARM7處理器對(duì)振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號(hào)進(jìn)行頻率測(cè)量，計(jì)算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周圍區(qū)域的溫度，采用 BP 算法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)得到的各組壓力數(shù)據(jù)及采集的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型找出壓力隨溫度的變化規(guī)律，對(duì)振弦式傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償。

本發(fā)明公開了一種面向超光譜數(shù)據(jù)庫的小波去噪算法，屬于超光譜數(shù)據(jù)的處理方法，用于對(duì)帶有噪 聲的超光譜曲線進(jìn)行降噪。本發(fā)明順序包括小波降噪?yún)?shù)選擇、小波降噪。本發(fā)明在小波降噪?yún)?shù)學(xué)習(xí) 過程中充分考慮了超光譜數(shù)據(jù)庫中各種物質(zhì)超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數(shù)據(jù)庫絕大多數(shù) 光譜曲線的小波降噪?yún)?shù)，然后使用選擇得到的參數(shù)對(duì)測(cè)量到的超光譜曲線進(jìn)行降噪。該方法能快速的 針對(duì)各種不同應(yīng)用場(chǎng)景的超光譜數(shù)據(jù)庫選擇與之適應(yīng)小波降噪?yún)?shù)，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明公開了一種基于分裂算法的湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測(cè)方法。構(gòu)建湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模型，將湖泊離散成若干網(wǎng)格單元，并對(duì)網(wǎng)格采用 Arakawa-C 模式布置變量，基于分裂算法將湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模型中各算子按照其物理波動(dòng)過程的波頻快慢特性進(jìn)行分類，對(duì)低頻慢過程算子采用顯式處理，對(duì)高頻快過程算子采用隱式處理，運(yùn)用分裂算法分步離散求解模型，得到湖泊水域內(nèi)不同位置和時(shí)間的三維流場(chǎng)、水溫和水質(zhì)指標(biāo)濃度。本發(fā)明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動(dòng)力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測(cè)方法能較準(zhǔn)確地反映湖

本發(fā)明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動(dòng)態(tài)信 號(hào)解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對(duì)光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號(hào)；對(duì)光譜 紋波的極值點(diǎn)進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對(duì)上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號(hào)與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號(hào)，根據(jù)掃描速度和初始波長(zhǎng)將波長(zhǎng) 換算為時(shí)間，獲得去包絡(luò)后時(shí)域動(dòng)態(tài)信號(hào)。本方法對(duì)紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動(dòng)態(tài)信號(hào)，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動(dòng)態(tài)

本發(fā)明公開了一種基于模糊 PI 算法的微電網(wǎng)并網(wǎng)逆變器的控制 方法。該方法包括：（1）采樣當(dāng)前電網(wǎng)電壓、當(dāng)前并網(wǎng)逆變器的輸出 電流和當(dāng)前濾波器的電容電流；（2）確定并網(wǎng)電流指令值；（3）調(diào) 整 PI 控制器的比例系數(shù)和積分系數(shù)；（4）通過修正后的 PI 控制器得 到濾波器的電容電流指令值；（5）通過 P 控制器得到并網(wǎng)逆變器的輸出電壓指令值；（6）產(chǎn)生控制信號(hào)控制并網(wǎng)逆變器開關(guān)管的通斷，在 并網(wǎng)逆變器的功率輸出端產(chǎn)生期望的輸出電壓；（7）重復(fù)（1）～（6）， 使并網(wǎng)逆變器的輸出電流始終跟蹤指令值。本

化療作為最重要的抗腫瘤方法之一，拯救了無數(shù)人的生命。但化療引起的周圍神經(jīng)病變(CIPN）是臨床常見的化療藥劑量限制性毒副反應(yīng)。CIPN一旦出現(xiàn)極難恢復(fù)，患者因疼痛不得不降低化療劑量甚至停藥，極大降低腫瘤治療效果。然而，目前尚未有任何藥物可以有效防治CIPN。本專利圍繞CIPN的核心誘發(fā)因素中性粒細(xì)胞胞外誘捕網(wǎng)（NETs），通過缺血?dú)w巢肽（shp）引導(dǎo)的DNase1靶向降解NETs，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)治療的不足。并且作為一種雙功能納米藥物，既可以作為一種分子探針用于活體缺氧部位成像也可以靶向遞送藥物到缺血性組織，有效改善周圍神經(jīng)病變和四肢微循環(huán)障礙，在治療NETs引起的疾病如感染、自身免疫疾病和癌癥方面有廣泛的應(yīng)用前景。

本專利（專利號(hào):ZL201110246292.3 ,發(fā)明人系榮昌校區(qū)教師，長(zhǎng)期從事新中獸藥的研發(fā)）,涉及中 藥提取物的組合物,特別涉及補(bǔ)骨脂黃酮提取物和淫羊霍提取物的組合物,還涉及補(bǔ)骨脂黃酮提取物和淫羊 蕾提取物的復(fù)方制劑及其制備方法。其目的目的之一在于提供一種含補(bǔ)骨脂提取物和淫羊霍提取物的組合 物，能緩解動(dòng)物的疲勞及提高動(dòng)物的能量代謝，提高動(dòng)物競(jìng)技能力。本專利擬以獨(dú)占許可方式轉(zhuǎn)讓企業(yè),并為申報(bào)新獸藥作準(zhǔn)備。如果成功上市，能有效提高動(dòng)物的競(jìng)技活 動(dòng),加之無抗生素殘留問題，市場(chǎng)前景非?？捎^。

天津大學(xué)醫(yī)學(xué)工程與轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究院與中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)中電云腦（天津）科技有限公司合作，充分發(fā)揮國(guó)家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)試點(diǎn)工程天津“云腦”中心自身的大數(shù)據(jù)平臺(tái)及計(jì)算技術(shù)優(yōu)勢(shì)，連日來針對(duì)疫情發(fā)現(xiàn)、分析和預(yù)警技術(shù)，以及遠(yuǎn)程診療方案取得多項(xiàng)重要成果。據(jù)悉，作為健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院、智能醫(yī)學(xué)工程教育部工程研究中心的依托建設(shè)單位，天津大學(xué)與中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)于2017年聯(lián)手組建國(guó)家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)試點(diǎn)工程天津“云腦”中心，中心現(xiàn)已搭建起醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務(wù)云腦平臺(tái)，開展醫(yī)療數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程收集、處理工作，并研發(fā)了面向醫(yī)療大數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理和利用技術(shù)。在疫情預(yù)測(cè)預(yù)警方面，基于國(guó)家相關(guān)部門發(fā)布的經(jīng)濟(jì)行為、人口分布及遷徙等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，集合當(dāng)前的疫情病例數(shù)據(jù)，應(yīng)用人工智能和科學(xué)計(jì)算技術(shù)，“云腦”重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了：城市人口流動(dòng)輸入性疫情預(yù)警：以日為周期監(jiān)測(cè)城市流入人口的數(shù)量、來源分布以及來源城市疫情狀況，對(duì)各市的輸入性疫情進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警；城市疫情預(yù)警：融合經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、疫情狀況、人口流動(dòng)分布以及病毒感染特點(diǎn)對(duì)未來一周的疫情進(jìn)行預(yù)警；疫情狀況與經(jīng)濟(jì)行為指數(shù)相關(guān)度追蹤：基于政府部門發(fā)布的經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)，分析經(jīng)濟(jì)行為與疫情的相關(guān)程度，為政府相關(guān)部門開展疫情防控工作提供科學(xué)參考數(shù)據(jù)。天津“云腦”在面向新冠肺炎的遠(yuǎn)程診療方面已準(zhǔn)備就緒，即將進(jìn)入臨床測(cè)試階段?！霸粕显\室”基于物聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程通信、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段，實(shí)時(shí)將來自醫(yī)療科室、影像科的新冠肺炎患者的診療數(shù)據(jù)經(jīng)由高速網(wǎng)絡(luò)同步傳輸?shù)綍?huì)診中心，并可向醫(yī)療系統(tǒng)共享疫情醫(yī)療數(shù)據(jù)，集合呼吸科、感染科、內(nèi)科、重癥醫(yī)學(xué)科、反射科等專家進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)會(huì)診，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)專家與病患、專家與醫(yī)務(wù)人員之間異地“面對(duì)面”的互動(dòng)，減少院內(nèi)聚集性感染，緩解疫情下緊張的醫(yī)療資源，為疑似病患提供就診空間，為確診患者爭(zhēng)取救治時(shí)間?！霸粕显\室”相關(guān)成果將用于：遠(yuǎn)程影像診斷：構(gòu)建實(shí)用高效、穩(wěn)定可靠的遠(yuǎn)程醫(yī)療影像服務(wù)平臺(tái)，存儲(chǔ)區(qū)域內(nèi)的影像資料索引信息，并能夠直接調(diào)用新冠肺炎的患者信息與CT等影像診斷報(bào)告；遠(yuǎn)程重癥監(jiān)護(hù)：實(shí)時(shí)在線監(jiān)護(hù)新冠肺炎病患信息、影像、視頻資料，并通過線上會(huì)診室，對(duì)病患出具診斷治療指導(dǎo)意見；新冠肺炎智能輔助診斷：實(shí)時(shí)采集病患的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建針對(duì)新冠肺炎的數(shù)據(jù)病例庫，利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，輔助臨床診斷；提供第三方對(duì)接標(biāo)準(zhǔn)接口：為多媒體設(shè)備、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)等提供第三方的對(duì)接標(biāo)準(zhǔn)接口，實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展、模塊化。